一种毫米波雷达目标分类方法

本发明涉及雷达信号处理与识别技术领域，具体为一种毫米波雷达目标分类方法，包括：接收毫米波雷达输出的原始点云数据，并进行异常点过滤；对处理后的目标进行九维特征提取，构成特征向量X=[x0，x1，x2…x8]；应用人工经验规则对目标预筛选；使用二级决策树架构进行分类；对近距离目标进行几何特征辅助验证；建立信任度滑窗机制，基于目标尺寸直接确定分类结果为大车的目标；对分类结果进行类别修正后处理优化；准备训练数据，配置人工权重与融合特征重要性；计算样本权重，优化叶节点大小；训练决策树并剪枝，生成c代码。本发明克服了目前毫米波雷达目标分类存在的决策树与人工干预割裂；模型与实际算法不匹配分类等问题。